比如VGGNet[1]中, 第一个全连接层的输入是7∗7∗5127∗7∗512, 输出是4096. 这可以用一个卷积核大小7∗77∗7, 步长(stride)为1, 没有填补(padding), 输出通道数4096的卷积层等效表示, 其输出为1∗1∗40961∗1∗4096, 和全连接层等价. 后续的全连接层可以用1x1卷积等效替代. ...
6.总体的数据参数大概为240M。3 VGG VGGNet【3】主要的贡献是利用带有很小卷积核（3*3）的网络结构对逐渐加深的网络进行评估，结果表明通过加深网络深度至16-19层可以极大地改进前人的网络结构。这些发现也是参加2014年ImageNet比赛的基础，并且在这次比赛中，分别在定位和分类跟踪任务中取得第一名和第二名。VGGNet...
https://github.com/machrisaa/tensorflow-vgg 一、简介 VGG Net由牛津大学的视觉几何组(Visual Geometry Group)和 Google DeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络,在 ILSVRC 2014 上取得了第二名的成绩,将 Top-5错误率降到7.3%。它主要的贡献是展示出网络的深度(depth)是算法优良性能的关键部分。目前...
网络结构一致性：VGGNet的网络结构非常一致，每个卷积块中都包含多个卷积层和一个池化层，便于模型的设计和实现。小尺寸卷积核：VGGNet使用了多个3x3的卷积核来代替较大尺寸的卷积核，以减少参数量。这种设计策略增加了网络的深度，并且在一定程度上提高了模型的准确性。较大的模型参数规模：由于其较深的网络结构和小...
1. 网络结构 VGG 的结构与 AlexNet 类似,区别是深度更深,但形式上更加简单。VGG由5层卷积层、3层全连接层、1层softmax输出层构成,层与层之间使用maxpool(最大化池)分开,所有隐藏层的激活单元都采用ReLU函数。作者在原论文中,根据卷积层不同的子层数量,设计了A、A-LRN、B、C、D、E这6种网络结构。
VGGNet网络中提供了多种网络结构,A-E的网络结构是基本一致的,最大的区别在于结构中卷积核的数量和大小不同,目前普遍使用的是D,E两种结构,即为人熟知的VGG16和VGG19。 以VGG16为例: input图像输入为224*224*3 第一层结构:3*3*64串联3*3*64串联maxpooling。此层结构采用了3*3的卷积核进行串联,这个串联结构...
在resnet之前，由于梯度消失的问题，训练非常深的神经网络是非常困难的。但是，提升网络的深度并不是简单的将网络层堆叠起来。resnet很难训练的原因，是因为非常烦人的梯度消失问题——随着梯度反向传播回前面的网络层，重复的乘积操作会使得梯度变得非常小。结果呢，随着网络越来越深，它的性能就变得饱和了...
百度试题 题目以下哪个是卷积神经网络的经典结构 A.BPB.AlexnetC.ANND.VGG-NET相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
在迁移学习方法中,保留了VGGNet16负责提取特征的前13层卷积神经网络参数。 B. 在迁移学习方法中,需要设计负责分类的全连接层,最终输出为经过softmax的10个类别概率。 C. 在迁移学习方法中,最重要的是固定VGGNet16卷积层的网络参数,使其在训练中保持不变。 D. 在迁移学习方法中,相比VGGNet16,网络需要训...
百度试题 结果1 题目以下哪些不是常见的自然语言处理的网络结构。 A. LeNet B. Bert C. VGG D. ResNet 相关知识点: 试题来源: 解析 ACD 反馈 收藏